DOC《南京工程学院》

南京工程学院 先进制造技术工程中心 本科毕业设计(论文)报告 题目: 倒立摆控制系统的研究 专业: 机械设计制造及其自动化 班级: D数加工071 学号:

231070114 学生姓名:丁嘉伟 指导教师:周磊2011年03 月 3日 本科毕业设计(论文)报告 学生姓名 丁嘉伟 学号231070114 专业机械设计制造及其自动化 指导教师姓名 周磊 职称讲师 所在院系 先进制造技术工程中心 课题来源 自拟课题 课题性质 工程设计 课题名称 倒立摆控制系统的研究 毕业设计的 内容和意义? 采用先进PID控制和MATLAB软件仿真,进行倒立摆控制系统的研究 毕业设计的具体内容: 主要技术路线、方案: 阅读相关资料,提出控制方案 研究倒立摆的原理,选择最优的方案 对硬件和控制器进行设计 采用先进PID控制,利用MATLAB软件进行仿真和调试 设计和完成的任务: 建立倒立摆系统的数学模型 设计控制器 系统的仿真和调试 本课题研究的意义: 本课题对倒立摆控制系统进行了研究,其意义如下: 控制理论的发展,起于"经典控制理论".

早期最有代表性的自动控制系统是18世纪的蒸汽机调速器.20世纪前,主要集中在温度、压力、液位、转速等控制.20世纪起,应用范围扩大到电压、电流的反馈控制,频率调节,锅炉控制,电机转速控制等.经典控制理论的研究对 象是线性单输入单输出系统,用常系数微分方程来描述.它包含利用各种曲线图的频率响应法和利用拉普拉斯变换求解微分方程的时域分析法. 在稳定性控制问题上,倒立摆既具有普遍性又具有典型性.倒摆系统作为一种控制装置, 它结构简单、价格低廉,便于模拟和数字实现多种不同的控制方法,作为一个被控对象,它是一个高阶次、不稳定、多变量、非线性、强祸合的快速系统,只有采用行之有效的控制策略,才能使其稳定是进行控制理论教学及开展各种控制实验的理想实验平台.对倒立摆系统的研究能有效的反映控制中的许多典型问题:如非线性问题、鲁棒性问题、镇定问题、随动问题以及跟踪问题等.通过对倒立摆的控制,用来检验新的控制方法是否有较强的处理非线性和不稳定性问题的能力.同时,其控制方法在军工、航天、机器人和一般工业过程领域中都有着广泛的用途,如机器人行走过程中的平衡控制、火箭发射中的垂直度控制和卫星飞行中的姿态控制等. 文献综述倒立摆系统是一个非线性自然不稳定系统, 是进行控制理论教学及开展各种控制策略的理想验证平台.倒立摆系统的高阶次、不稳定、多变量、非线性和强耦合等特性使得许多现代控制理论研究人员一直将它视为最佳的理论方法验证试验研究对象.他们不断从研究倒立摆控制中发掘出新的控制方法,并将其应用于航天科技和机器人学等各种高新科技领域[1]. 倒摆系统在控制系统研究中受到普遍重视."倒立摆系统" 已被公认为自动控制理论中的典型试验设备,也是控制理论在教学和科研中不可多得的典型物理模型.通过对倒立摆系统的研究,不仅可以解决控制中的理论问题,还能将控制理论所涉及的3 个基础学科:力学、数学和电学( 含计算机) 有机的结合起来,在倒摆系统中进行综合应用 [2]. 目前,已经看到了多种先进的控制算法如最优控制[3]、自适应控制[4]、智能控制[5]、自抗扰控制[6]在倒立摆系统上成功应用的报道,但是很难看到采用常规PID 控制成功地控制倒立摆系统的报道.而且还听到'用常规PID 不能成功地控制倒立摆'的说法.众所周知,PID 控制器是迄今为止应用最广泛、最通用控制器. 针对单级倒立摆系统的单输入双输出、强非线性、强耦合的不稳定系统,提出了双回路PID 控制方案.通过仿真试验研究了双回路PID 多种组合控制方案的可行性,并选出最佳方案――双回路PD-PD 控制方案.通过在实际单级倒立摆装置上的实时控制试验证实所提出的控制方案可以实现了对小车位置和摆杆偏角的同时闭环控制[7]. Q学习是Watkins[8]提出的求解信息不完全马尔可夫决策问题的一种强化学习方法. 将Q学习算法和BP神经网络有效结合, 实现了状态未离散化的倒立摆的无模型学习控制.仿真表明: 该方法不仅能成功解决确定和随机倒立摆模型的平衡控制.在各种非线性系统中, 倒立摆是一个十分典型的例子.强化学习方法来实现倒立摆的平衡控制, 迄今已经取得了不少成果.1983年Barto等人设计了两个单层神经网络,采AHC(Adaptive Heuristic Critic)学习算法实现了状态离散化的倒立摆控制.通过训练BP网络来逼近Q值函数并利用BP网络的泛化能力, 实现了基于Q学习算法的状态未离散化的确定和随机倒立摆的无模型学习控制[9]. 倒立摆装置是现代控制理论的教学和科研中的重要工具.目前国内外已经对各种形式的倒立摆进行了研究.对倒立摆控制系统中所采用的方法进行了总结, 主要方法有连续系统的极点配置方法连续或离散系统的带降维观测器二次型性能指标最优控制线性函数观侧器.由于系统中存在速度变量, 这些变量在工程中量测起来极不方便, 因而要设计状态观洲器.本文采用对模型降阶的方法, 避免了观测器的设计过程[10]. 参考文献: